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DQN（Deep Q-learning）入门教程（六）之DQN Play Flappy-bird ，MountainCar

在DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird中,我们使用q-learning算法去对Flappy Bird进行强化学习,而在这篇博客中我们将使用神经网络模型来代替Q-table,关于DQN的介绍,可以参考我前一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(五)之DQN介绍 在这篇博客中将使用DQN做如下操作: Flappy Bird MountainCar-v0 再回顾一下DQN的算法流程: 项目地址:Github…

DQN（Deep Q-learning）入门教程（三）之蒙特卡罗法算法与Q-learning算法

蒙特卡罗法 在介绍Q-learing算法之前,我们还是对蒙特卡罗法(MC)进行一些介绍.MC方法是一种无模型(model-free)的强化学习方法,目标是得到最优的行为价值函数\(q_*\).在前面一篇博客中,我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法.那么问题来了,什么是模型(model)?模型其实就是我们在第一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍种所介绍的状态转化模型: \(P_{ss'}^a\). 在动态规划解决问题的时候,我们是已知\(P_{ss…

DQN（Deep Q-learning）入门教程（五）之DQN介绍

简介 DQN--Deep Q-learning.在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值,那么这样有什么不足呢?我们可以将问题的稍微复杂化一点了,如果在环境中,State很多,然后Agent的动作也很多,那么毋庸置疑Q-table将会变得很大很大(比如说下围棋),又或者说如果环境的状态是连续值而不是离散值,尽管我们可以将连续值进行离散化,但是又可能…

DQN（Deep Q-learning）入门教程（二）之最优选择

在上一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍中有三个很重要的函数: 策略:\(\pi(a|s) = P(A_t=a | S_t=s)\) 状态价值函数:\(v_\pi(s)=\mathbb{E}\left[R_{t+1}+\gamma \left(S_{t+1}\right) | S_{t}=s\right]\) 动作价值函数:\(q_{\pi}(s,a) = \mathbb{E}_{\pi}(R_{t+1} + \gamma q_{\pi}(S_{t+1}…

无废话ExtJs 入门教程六[按钮：Button]

无废话ExtJs 入门教程六[按钮:Button] extjs技术交流,欢迎加群(201926085) 继上一节内容,我们在表单里加了个两个按钮“提交”与重置.如下所示代码区的第68行位置, buttons: [btnsubmit, btnreset]. 1.代码如下: 1 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xht…

PySide——Python图形化界面入门教程(六)

PySide——Python图形化界面入门教程(六) ——QListView和QStandardItemModel 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-qlistview-and-qstandarditemmodel/ 上一个教程中,我们讨论了Qt的QListWidget类,它用来实现简单的单列列表框(list boxes).然而,我们还需要更加灵活的widget来实现列表,Qt为此提供了QListView 来实现多种多样的项.它是一…

Elasticsearch入门教程(六)：Elasticsearch查询(二)

原文:Elasticsearch入门教程(六):Elasticsearch查询(二) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79237950 地理坐标点geo-point 地理坐标点:是指地球表面可以用经纬度描述的一个点. 地理坐标点可以用来计算两个坐标间的距离,还可以判断一个坐标是否在一个区域中,或在聚合中. 地理坐标点不能被…

RabbitMQ入门教程(六)：路由选择Routing

原文:RabbitMQ入门教程(六):路由选择Routing 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/78629168 分享一个朋友的人工智能教程.比较通俗易懂,风趣幽默,感兴趣的朋友可以去看看. 简介 本节主要演示使用直连接类型,将多个路由键绑定到同一个队列上.也可以将同一个键绑定到多个队列上(多重绑定multiple bind…

DQN（Deep Q-learning）入门教程（零）之教程介绍

简介 DQN入门系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html 本来呢,在上一个系列数据挖掘入门系列博客中,我是准备写数据挖掘的教程,然后不知怎么滴,博客越写越偏,写到了神经网络,深度学习去了.在我写完数据挖掘博客之后,我又不知道在哪里(YouTube or B站杀我)看到了有人使用CNN网络玩飞翔的小鸟(Flappy Bird)的游戏,当时我觉得,emm,竟然使用CNN就可以玩游戏,有意思,可以一试,然后发现,要用到…

DQN（Deep Q-learning）入门教程（四）之Q-learning Play Flappy Bird

在上一篇博客中,我们详细的对Q-learning的算法流程进行了介绍.同时我们使用了\(\epsilon-贪婪法\)防止陷入局部最优. 那么我们可以想一下,最后我们得到的结果是什么样的呢?因为我们考虑到了所有的(\(\epsilon-贪婪法\)导致的)情况,因此最终我们将会得到一张如下的Q-Table表. Q-Table \(a_1\) \(a_2\) \(s_1\) \(q(s_1,a_1)\) \(q(s_1,a_2)\) \(s_2\) \(q(s_2,a_1)\) \(q(s_2,a_2…